HiveQL执行过程

参考之前的博客：https://blog.csdn.net/liweihope/article/details/89740863

Hive是基于hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射成一张数据表，并且提供SQL查询。讲SQL语句转换成MapReduce任务进行运行，实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce程序。hive的设计是为了减轻MapReduce的开发，它用来和hadoop做交互，相当于MapReduce的客户端。

Hive元数据存放在MySQL里。
Hive的表数据存在HDFS上的。
主要过程：
①一个客户端发送一条HQL语句给Hive的驱动器driver。
②Hive的驱动器driver里面有：解析器、分析器、编译器、优化器、执行器等。这些主要完成HQL查询语句从词法分析、语法分析、编译、优化以及查询计划的生成。生成的查询计划存储在HDFS上，并在随后由MapReduce调用执行。
③由第二步driver把HQL语句解析成对应的MapReduce程序，并生成相应的MapReduce jar包，结合元数据里提供的对应的文件路径，把jar包提交到Hdoop的Yarn上面执行（提交给ResourceManager执行task）。最后将执行结果输出到客户端，让用户看到结果。

具体的Hive执行计划：
①读取元数据信息，对AST进行词法语法语义分析，表、字段是否存在，SQL语义是否有误
②解析器（SQL Parser）：将SQL字符串转换成抽象语法树AST，然后把抽象语法树转换成查询块QB（query block）
③:Logicl Plan:逻辑执行计划解析，进来是QB，生成一堆Opertator Tree（操作，比如select）
④Logicl Optimizer:进行逻辑执行计划优化，会重写逻辑执行计划，生成的还是一堆Opertator Tree，逻辑层优化器进行OperatorTree变换，合并不必要的ReduceSinkOperator，减少shuffle数据量。优化主要有：MapJoinProcessor、GroupByOptimizer、PredicatePushDown等
⑤Phsical plan:物理执行计划解析，生成 tasktree
⑥Phsical Optimizer:进行物理执行计划优化，会重写物理执行计划，生成tasktree，（MapReduce程序）。优化比如：SortMergeJoinResolver、CommonJoinResolver + MapJoinResolver等
⑦优化后生成TaskTree，根据类别比如，是Hive SQL还是SparkSQL还是其它的，会各自提交到集群上去运行

重点是 逻辑执行计划优化和物理执行计划优化。
不是每个Hive SQL都都有reduce任务，由于当前Hive的优化，使得一般简单的任务不会去用reduce任务，复杂的才会有。